最近在看onnx转trt，nvidia没有给出直接的示例，只能自己摸索了

Myth丶恋晨 2021-06-12 20:36 571阅读 0赞

比较笨，还在看onnx-tensorrt，等有点心得的时候写个总结

蛋疼，一圈看下来 并没有类似于caffe自定义层的转换方式，

看了onnx-tensorrt，发现该工程暴力重写了nvonnxparser::IParser，似乎是所有层都实现了一把，

这样不想依赖这个项目的onnx插件实现的工作量将会很大，不像caffe的那么容易

好下面来总结一些onnx-tensorrt实现思路

关键点：

REGISTER_TENSORRT_PLUGIN

DEFINE_BUILTIN_OP_IMPORTER

ModelImporter

我来介绍一下这三个点的作用：

（1）REGISTER_TENSORRT_PLUGIN用于注册自定义层，在注册前需要实现nvinfer1::IPluginV2以及nvinfer1::IPluginCreator的自定义层子类

（2）DEFINE_BUILTIN_OP_IMPORTER用于实际运行过程中引入层定义，在onnx-tensorrt中，不仅引入自定义层如ResizeNearest，而且引入了其他的一些比较常见的层如Conv，似乎是将一些必要的层都实现了一遍

（3）ModelImporter是nvonnxparser::IParser子类，ModelImporter重写了父类的纯虚函数，对模型的每个layer根据node.op_type()（层类型）做了调用，调用处为ModelImporter::importNode函数

这样就比较清楚了，难怪onnx-tensorrt编译后会生成libnvonnxparser.so和libnvonnxparser_runtime.so放到/usr/lib下，这个就是想覆盖tensorrt下的相应的库。

但是蛋疼的是我并不想依赖这个工程，我只想依赖tensorrt，哎，菜是原罪

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